MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385311495 · doi:10.1515/9780773572232-007

Emerging Countries: Opportunities and Challenges

2004· book-chapter· en· W4385311495 sur OpenAlexaboutno aff
Jacques de Larosière

Notice bibliographique

RevueMcGill-Queen's University Press eBooks · 2004
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sylvia Ostry was Canada's chief trade negotiator throughout the years of the Uruguay Round.She observed that "these 'new issues' [trade in services, particularly those based on communications and information technology] represent a fundamental transformation in the process of trade liberalization.They involve change in domestic regulatory and legal systems embedded in the infrastructure of national economies ... The degree of intrusiveness into domestic sovereignty bears little resemblance to the shallow integration of the gatt."Emerging countries have specific characteristics.They are "developing countries," but they are also characterized by more or less efficient market economies and by access to international financing.The other developing countries -generally the poorest -are those that have not yet reached the emerging stage (mostly located in Africa and certain parts of Asia).In this chapter I answer the question "how are emerging countries faring?" by addressing two related questions:• How have emerging countries taken advantage of globalization over the last thirty years?• What is the current situation of these countries, and in particular what are the risks they run in relation to the worldwide economic slowdown and the current instability of financial markets?In my conclusions I attempt to list future challenges facing these countries as well as the opportunities open to them.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMcGill-Queen's University Press eBooksMême sujetInternational Development and AidTravaux en français237 207